Публикации по теме 'data-analytics'


Базовая логическая статистика для программистов в области науки о данных-I
Один из наиболее сложных аспектов для программистов, начинающих заниматься машинным обучением и анализом данных, особенно для тех, кто не имеет опыта в статистике, - это широкое применение различных статистических концепций в моделировании. Хотя интуиция остается достаточно удовлетворительной, чтобы понять идею, лежащую в основе большинства моделей обучения с учителем и без учителя, идеи и концепции интерпретации остаются неуловимыми без опыта в области статистики. Эта статья..
Говоря об ИИ: области и специализации ИИ
Talking About AI - чат у камина от AI Space . Говоря об ИИ: области и специализации ИИ Аналитика данных. Наука о данных. Инженерия данных. AI Engineering. Что это за модные словечки? Какие проблемы решают профессионалы в этих областях? С какой специализации ИИ мне следует начать свою карьеру как новичку? Мы пригласили двух профессионалов в области искусственного интеллекта: Хуэй Сян Чуа , старший менеджер по аналитике, Essence , и Сидни Тио , старший инженер по..
5 главных трендов аналитики данных на 2020 год, о которых вы должны знать!
Мы продолжаем заявлять, что аналитика данных или наука о данных является текущей тенденцией. Тем не менее, для этого блога я хочу, чтобы вы уделили минутку и подумали о тенденциях в области аналитики данных, которые будут развиваться в 2020 году! Фактически, по данным Forrester, к 2020 году бизнес, управляемый данными, будет «в совокупности стоить 1,2 триллиона долларов, что больше, чем 333 миллиарда долларов в 2015 году». И мы уверены, что вы тоже хотите стать частью этого расширения!..
5 главных навыков, которыми должен обладать специалист по данным
Наука о данных — это плато, а специалист по данным — это тот, кто исследует данные и добавляет ряд отраслей, от медицины до правительства и технологий. Право на работу в области науки о данных различается из-за того, что название очень обширно. Очевидно, что работодатели ищут опыт почти во всех специалистах по данным. Специалистам по данным предстоит многое понять — глубокое обучение, визуализация данных, коммуникация, машинное обучение, статистика , информатика и математика...
ВАЖНОСТЬ РАЗРАБОТКИ ФУНКЦИЙ - ЧАСТЬ-1
ВАЖНОСТЬ РАЗРАБОТКИ ФУНКЦИЙ — ЧАСТЬ 1 Ниже приведен типичный процесс жизненного цикла науки о данных . Выше мы видим типичный жизненный цикл науки о данных, в котором РАЗРАБОТКА ФУНКЦИЙ является очень важной частью Машинное обучение сопоставляет математические модели с данными, чтобы получать информацию или делать прогнозы. Эти модели принимают функции в качестве входных данных. Функция — это числовое представление аспекта необработанных данных. Функции находятся между..
Укрощение голодного ИИ-зверя
Как мы все знаем, в течение следующих нескольких лет каждая отрасль и каждый бизнес будут коренным образом переосмыслены и переоснащены искусственным интеллектом (ИИ). В основе ИИ лежит алгоритм машинного обучения, который учится распознавать закономерности и находить в данных скрытые идеи. Однако для того, чтобы волшебство произошло, эти обучающие алгоритмы должны получать непрерывный поток данных. Это похоже на приручение чудесного зверя, который принесет огромную коммерческую..
Publish with Road to Financial Data Science: первая статья
Изучите, внедрите и настройте… В мире исследований очень узкий круг людей, которые интересуются или работают в области науки о финансовых данных или финансового анализа. Очевидно, что это заявление, сделанное мной, довольно очевидно, поскольку я полностью окружен исследователями (хотя их очень мало), которые работают в области компьютерного зрения и анализа текстур. Я тоже пробовал свои силы в этих областях, но, по-настоящему изучив почти все отрасли науки о данных (интеллектуальный..